CSS中怎么利用柏林噪聲繪制炫酷圖形

這篇文章主要介紹了CSS中怎么利用柏林噪聲繪制炫酷圖形的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇CSS中怎么利用柏林噪聲繪制炫酷圖形文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

在平時，我非常喜歡利用 CSS 去構建一些有意思的圖形。

我們首先來看一個簡單的例子。首先，假設我們實現一個 10x10 的格子：

此時，我們可以利用一些隨機效果，優化這個圖案。譬如，我們給它隨機添加不同的顏色：

雖然利用了隨機，隨機填充了每一個格子的顏色，看著有那么點意思，但是這只是一幅雜亂無章的圖形，并沒有什么藝術感。

這是為什么呢？因為這里的隨機屬于完全隨機，屬于一種白噪聲。

什么是白噪聲？

噪聲（Noise）實際上就是一個隨機數生成器。

那么，什么是白噪聲呢？如果從程序員的角度去理解的話，可以理解為我們在 JavaScript 中使用的 random() 函數，生成的數大致在 0~1 內是完全隨機的。

而噪聲的基礎是隨機數，譬如我們給上述的圖形每一個格子添加了一個隨機顏色，得到的就是一幅雜亂無章的圖形塊，沒有太多美感可言。

白噪聲或白雜訊，是一種功率譜密度為常數的隨機信號。換句話說，此信號在各個頻段上的功率譜密度是一樣的，由于白光是由各種頻率（顏色）的單色光混合而成，因而此信號的這種具有平坦功率譜的性質被稱作是“白色的”，此信號也因此被稱作白噪聲。

因為，利用白噪聲產生的圖形，看起不自然，也不太具備美感。

觀察現實生活中的自然噪聲，它們不會長成上面的樣子。例如木頭的紋理、山脈的起伏，它們的形狀是趨于分形狀（fractal）的，即包含了不同程度的細節，這些隨機的成分并不是完全獨立的，它們之間有一定的關聯。和顯然，白噪聲沒有做到這一點。

柏林噪聲

這樣，我們就自然而然的引入了柏林噪聲。

Perlin 噪聲 ( Perlin noise ) 指由 Ken Perlin 發明的自然噪聲生成算法。

在介紹它之前，我們先看看，上述的圖形，如果我們不使用白噪聲（完全隨機），而是使用柏林噪聲，會是什么樣子呢？

它可能是這樣：

這里我制作了一張動圖，大家可以感受下，每次點擊都是一次利用了柏林噪聲隨機，賦予每個格子不同隨機顏色的結果：

可以看到，利用柏林噪聲隨機效果產生的圖形，彼此之間并非毫無關聯，它們之間的變化是連續的，彼此之間并沒有發生跳變。這種隨機效果，類似于自然界中的隨機效果，譬如上面說的，木頭紋理、山脈起伏的變化。

上面說的，噪聲實際上就是一個隨機數生成器。而這里：

• 白噪聲的問題在于，它實在太過于隨機，毫無規律可言

• 而柏林噪聲基于隨機，并在此基礎上利用緩動曲線進行平滑插值，使得最終得到噪聲效果更加趨于自然

具體的實現方式在這里 Improved Noise reference implementation，可以看看，源碼其實不是很多：

// This code implements the algorithm I describe in a corresponding SIGGRAPH 2002 paper.
// JAVA REFERENCE IMPLEMENTATION OF IMPROVED NOISE - COPYRIGHT 2002 KEN PERLIN.

public final class ImprovedNoise {
   static public double noise(double x, double y, double z) {
      int X = (int)Math.floor(x) & 255,                  // FIND UNIT CUBE THAT
          Y = (int)Math.floor(y) & 255,                  // CONTAINS POINT.
          Z = (int)Math.floor(z) & 255;
      x -= Math.floor(x);                                // FIND RELATIVE X,Y,Z
      y -= Math.floor(y);                                // OF POINT IN CUBE.
      z -= Math.floor(z);
      double u = fade(x),                                // COMPUTE FADE CURVES
             v = fade(y),                                // FOR EACH OF X,Y,Z.
             w = fade(z);
      int A = p[X  ]+Y, AA = p[A]+Z, AB = p[A+1]+Z,      // HASH COORDINATES OF
          B = p[X+1]+Y, BA = p[B]+Z, BB = p[B+1]+Z;      // THE 8 CUBE CORNERS,

      return lerp(w, lerp(v, lerp(u, grad(p[AA  ], x  , y  , z   ),  // AND ADD
                                     grad(p[BA  ], x-1, y  , z   )), // BLENDED
                             lerp(u, grad(p[AB  ], x  , y-1, z   ),  // RESULTS
                                     grad(p[BB  ], x-1, y-1, z   ))),// FROM  8
                     lerp(v, lerp(u, grad(p[AA+1], x  , y  , z-1 ),  // CORNERS
                                     grad(p[BA+1], x-1, y  , z-1 )), // OF CUBE
                             lerp(u, grad(p[AB+1], x  , y-1, z-1 ),
                                     grad(p[BB+1], x-1, y-1, z-1 ))));
   }
   static double fade(double t) { return t * t * t * (t * (t * 6 - 15) + 10); }
   static double lerp(double t, double a, double b) { return a + t * (b - a); }
   static double grad(int hash, double x, double y, double z) {
      int h = hash & 15;                      // CONVERT LO 4 BITS OF HASH CODE
      double u = h<8 ? x : y,                 // INTO 12 GRADIENT DIRECTIONS.
             v = h<4 ? y : h==12||h==14 ? x : z;
      return ((h&1) == 0 ? u : -u) + ((h&2) == 0 ? v : -v);
   }
   static final int p[] = new int[512], permutation[] = { 151,160,137,91,90,15,
   131,13,201,95,96,53,194,233,7,225,140,36,103,30,69,142,8,99,37,240,21,10,23,
   190, 6,148,247,120,234,75,0,26,197,62,94,252,219,203,117,35,11,32,57,177,33,
   88,237,149,56,87,174,20,125,136,171,168, 68,175,74,165,71,134,139,48,27,166,
   77,146,158,231,83,111,229,122,60,211,133,230,220,105,92,41,55,46,245,40,244,
   102,143,54, 65,25,63,161, 1,216,80,73,209,76,132,187,208, 89,18,169,200,196,
   135,130,116,188,159,86,164,100,109,198,173,186, 3,64,52,217,226,250,124,123,
   5,202,38,147,118,126,255,82,85,212,207,206,59,227,47,16,58,17,182,189,28,42,
   223,183,170,213,119,248,152, 2,44,154,163, 70,221,153,101,155,167, 43,172,9,
   129,22,39,253, 19,98,108,110,79,113,224,232,178,185, 112,104,218,246,97,228,
   251,34,242,193,238,210,144,12,191,179,162,241, 81,51,145,235,249,14,239,107,
   49,192,214, 31,181,199,106,157,184, 84,204,176,115,121,50,45,127, 4,150,254,
   138,236,205,93,222,114,67,29,24,72,243,141,128,195,78,66,215,61,156,180
   };
   static { for (int i=0; i < 256 ; i++) p[256+i] = p[i] = permutation[i]; }
}

當然，本文不是專門來論述柏林噪聲如何實現的，上述代碼誰看了都頭大。我們只需要知道，我們可以借助柏林噪聲去構建更有規律的圖形效果。讓我們的圖形更具美感。

利用 CSS-doodle，在 CSS 中利用柏林噪聲

那么，在 CSS 中我們如何去使用柏林噪聲呢？

一種方式是找一些現成的庫，譬如 p5.js 里面的 noise 函數。

當然，這里，我習慣使用 CSS-doodle，這個 CSS 圖形構建庫我在多篇文章中已經都有介紹過。

簡單而言，CSS-doodle 它是一個基于 Web-Component 的庫。允許我們快速的創建基于 CSS Grid 布局的頁面，并且提供各種便捷的指令及函數（隨機、循環等等），讓我們能通過一套規則，得到不同 CSS 效果。可以簡單看看它的主頁 -- Home Page of CSS-doodle，只需要 5min 也許就能快速上手。

譬如上述的圖形，它的全部代碼：

<css-doodle grid="10x10">
    :doodle {
        @size: 50vmin;
        gap: 1px;
    }
   
    background: hsl(@rn(255, 1, 2), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%));
</css-doodle>

沒錯，只需要這么寥寥幾句，就可以勾勒出這樣一幅圖案：

簡單解釋下：

• css-doodle 是基于 Web-Component 封裝的，基本所有的代碼都寫在 <css-doodle> 標簽內，當然也可以寫一些原生 CSS/JavaScript 輔助

• 使用 grid="10x10" 即可生成一個 10x10 的 Grid 網格，再配合 @size: 50vmin，表示生成一個寬高大小為 50vmin 的 10x10 Grid 網格布局，其中 gap: 1px 表示 Gird 網格布局的 gap

• 最后，整個代碼的核心部分即是 background: hsl(@rn(255, 1, 2), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%))，這里即表示對每個 grid item 賦予背景色，其中 @rn()，就是最核心的部分，利用了柏林噪聲算法，有規律的將背景色 map 到每一個 grid 上

當然，最新的 CSS-doodle 文檔上暫時還查不到 @rn() function 的用法。為此我特意請教了下該庫的作者袁川老師。

得到的回復是，官網近期會重構，所以目前沒有更新最新的語法。同時，@rn() 的實現使用的就是柏林噪聲的實現。同時，函數相當于是類似 p5.js 里面的 noise 函數同時做了 map，map 到前面函數參數設定的 from 到 to 范圍內。

這里的 @rn() 柏林噪聲隨機會根據 Grid 網格，Map 到每一個網格上，使之相鄰的 Grid item 之間的值，存在一定的關聯。

舉個栗子，我們有個 10x10 的 Grid 布局，給其每個 Grid item，添加一個偽元素，偽元素的內容，使用 @r(100) 進行填充，注意，@r() 函數是沒有規律的完全隨機，那么生成的數字大概是這樣的：

可以看到，它們每個各自之間的數字，是完全隨機毫無關聯的。

如果我們使用有關聯的柏林噪聲隨機呢？使用 @rn(100) 填充每個格子的話，大概是這樣：

觀察一下，很容易發現，相鄰的盒子之間，或者多個連續的格子之間，存在一定的關聯性，這就使得，我們利用它創造出來的圖形，會具備一定的規律。

可以簡單看看源碼的實現，當前，前提是你需要對 CSS-doodle 的用法有一定的了解：

    rn({ x, y, context, position, grid, extra, shuffle }) {
      let counter = 'noise-2d' + position;
      let [ni, nx, ny, nm, NX, NY] = last(extra) || [];
      let isSeqContext = (ni && nm);
      return (...args) => {
        let {from = 0, to = from, frequency = 1, amplitude = 1} = get_named_arguments(args, [
          'from', 'to', 'frequency', 'amplitude'
        ]);

        if (args.length == 1) {
          [from, to] = [0, from];
        }
        if (!context[counter]) {
          context[counter] = new Perlin(shuffle);
        }
        frequency = clamp(frequency, 0, Infinity);
        amplitude = clamp(amplitude, 0, Infinity);
        let transform = [from, to].every(is_letter) ? by_charcode : by_unit;
        let t = isSeqContext
          ? context[counter].noise((nx - 1)/NX * frequency, (ny - 1)/NY * frequency, 0)
          : context[counter].noise((x - 1)/grid.x * frequency, (y - 1)/grid.y * frequency, 0);
        let fn = transform((from, to) => map2d(t * amplitude, from, to, amplitude));
        let value = fn(from, to);
        return push_stack(context, 'last_rand', value);
      };
    },

語法大概是 @rn(from, to, frequency, amplitude)，其中 from、to 表示隨機范圍，而 frequency 表示噪聲的頻率，amplitude 表示噪聲的振幅。這兩個參數可以理解為控制隨機效果的頻率和幅度。

其中 new Perlin(shuffle) 即運用到了柏林噪聲算法。

Show Time

OK，上文介紹了很多與噪聲和 CSS-doodle 相關的知識，下面我們回歸 CSS，回歸本文的主體。

在上述圖形的基礎上，我們可以再添加上隨機的 scale()、以及 skew()。如果是完全隨機的話，代碼是這樣的：

<css-doodle grid="20">
    :doodle {
        grid-gap: 1px;
        width: 600px; height: 600px;
    }
    background: hsl(@r(360), 80%, 80%);
    transform: 
        scale(@r(1.1, .3, 3)) 
        skew(@r(-45deg, 45deg, 3));
</css-doodle>

html,
body {
    width: 100%;
    height: 100%;
    background-color: #000;
}

上述代碼表示的是一個 20x20 的 Grid 網格，每個 Grid item 都設置了完全隨機的背景色、scale() 以及 skew()。當然，這里我們用的是 @r()而不是 @rn()，每個格子的每個屬性的隨機，沒有任何的關聯，那么我們會得到這樣一幅圖案：

好吧，這是什么鬼，毫無美感可言。我們只需要在上述代碼的基礎上，將普通的完全隨機，改為柏林噪聲隨機 @rn()：

<css-doodle grid="20">
    :doodle {
        grid-gap: 1px;
        width: 600px; height: 600px;
    }
    background: hsl(@rn(360), 80%, 80%);
    transform: 
        scale(@rn(1.1, .3, 3)) 
        skew(@rn(-45deg, 45deg, 3));
</css-doodle>

此時，就能得到完全不一樣的效果：

這是由于，每個 Grid item 的隨機效果，都基于它們在 Grid 布局中的位置，彼此存在關聯，這就是柏林噪聲隨機的效果。

我可以再添加上 hue-rotate 動畫：

html,
body {
    width: 100%;
    height: 100%;
    background-color: #000;
    animation: change 10s linear infinite;
}
@keyframes change {
    10% {
        filter: hue-rotate(360deg);
    }
}

看看效果，并且，在 CSS-doodle 中，由于隨機效果，每次刷新，都可以得到不一樣的圖案：

當然，這個樣式還可以搭配各式各樣其他的 idea，像是這樣：

又或者是這樣：

emmm，又或者這樣：

是的，我們可以把柏林噪聲隨機應用在各種屬性上，我們可以放飛想象，去嘗試各種不一樣的搭配。下面這個， 就是把柏林噪聲運用在點陣定位上：

<css-doodle grid="30x30">
    :doodle {
        @size: 90vmin;
        perspective: 10px;
    }
    position: absolute;
    top: 0;
    left: 0;
    width: 2px;
    height: 2px;
    border-radius: 50%;
    top: @rn(1%, 100%, 1.5);
    left: @rn(1%, 100%, 1.5);
    transform: scale(@rn(.1, 5, 2));
    background: hsl(@rn(1, 255, 3), @rn(10%, 90%), @rn(10%, 90%));
</css-doodle>

亦或者配合運用在 transform: rotate() 上：

<css-doodle grid="20x5">
    @place-cell: center;
    @size: calc(@i * 1.5%);
    :doodle {
        width: 60vmin; 
        height: 60vmin;
    }
    z-index: calc(999 - @i);
    border-radius: 50%;
    border: 1px @p(dashed, solid, double) hsl(@rn(255), 70%, @rn(60, 90%));
    border-bottom-color: transparent;
    border-left-color: transparent;
    transform: 
        rotate(@rn(-720deg, 720deg))
        scale(@rn(.8, 1.2, 3));
</css-doodle>

效果如下：

當然，每一次隨機，都會是不一樣的結果：

關于“CSS中怎么利用柏林噪聲繪制炫酷圖形”這篇文章的內容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對“CSS中怎么利用柏林噪聲繪制炫酷圖形”知識都有一定的了解，大家如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。